Zilliz Cloud vs Vearch: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Zilliz Cloud와 Vearch를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 비정형 데이터의 수치적 표현인 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 벡터는 텍스트의 의미론적 의미, 이미지의 시각적 특징, 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 하며, 더 고도화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 탐색 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리 (NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기술인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 하며, 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄여줍니다.
시중에는 다음을 포함해 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)와 같은 목적별 벡터 데이터베이스
- Faiss 및 Annoy와 같은 벡터 검색 라이브러리.
- Chroma 및 Milvus Lite와 같은 경량 벡터 데이터베이스.
- 소규모 벡터 검색을 수행할 수 있는 벡터 검색 애드온이 포함된 전통적인 데이터베이스.
Zilliz Cloud와 Vearch는 목적별 벡터 데이터베이스입니다. 이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Zilliz Cloud: 개요 및 핵심 기술
Zilliz Cloud는 오픈 소스 Milvus 엔진 위에 구축된 완전 관리형 벡터 데이터베이스 서비스입니다. 개발자와 조직이 벡터 임베딩을 효율적으로 저장, 관리, 검색함으로써 대규모 AI 애플리케이션을 처리하도록 돕습니다. 인프라를 대신 관리해 주므로, 데이터베이스 관리 대신 AI 기능 구축에 집중할 수 있습니다.
Zilliz Cloud의 주요 장점 중 하나는 자동 성능 최적화입니다. 이 시스템에는 데이터와 사용 사례에 가장 적합한 인덱싱 방법을 선택하는 AutoIndex 기술이 있습니다. 따라서 매개변수를 조정하거나 다양한 인덱스 유형을 비교하는 데 시간을 들일 필요가 없습니다. 또한 플랫폼은 대규모 데이터셋 전반에서 유사도 검색 속도를 높이기 위해 IVF (Inverted File) 및 그래프 기반 기법을 사용합니다.
이 플랫폼은 엔터프라이즈 기능을 갖추고 있습니다. AWS, Azure 또는 Google Cloud 전반에 벡터 데이터베이스를 배포할 수 있으며, Zilliz의 완전 관리형 서비스를 사용하거나 자체 클라우드 계정(BYOC)을 가져오는 옵션을 선택할 수 있습니다. 민감한 데이터를 처리하는 조직을 위해 Zilliz Cloud는 암호화, 액세스 관리, 규정 준수 도구와 같은 보안 제어 기능을 제공합니다. 또한 이 시스템은 다양한 일관성 수준을 지원하므로 필요에 따라 빠른 업데이트와 강력한 데이터 일관성 사이의 균형을 맞출 수 있습니다.
비용 관리는 Zilliz Cloud의 또 다른 중요한 측면입니다. 이 플랫폼은 계층형 스토리지를 사용해 접근 빈도가 낮은 데이터를 더 저렴한 스토리지 옵션으로 자동 이동하므로, 성능에 영향을 주지 않고 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 워크로드에 맞는 컴퓨팅 리소스를 선택할 수도 있습니다. 예를 들어, 무거운 처리 작업에는 더 강력한 인스턴스를 사용하고 간단한 쿼리에는 더 가벼운 인스턴스를 사용할 수 있습니다. 이러한 유연성은 우수한 성능을 유지하면서 지출을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
서로 다른 유형의 데이터를 함께 검색해야 하는 AI 애플리케이션을 위해 Zilliz Cloud는 하이브리드 검색을 지원합니다. 단일 쿼리에서 텍스트 임베딩, 이미지 벡터 및 기타 데이터 유형을 검색할 수 있습니다. 또한 이 플랫폼은 Cosine, Euclidean, Inner Product와 같은 다양한 유사도 메트릭을 지원하므로 다양한 머신러닝 모델과 사용 사례에 적합합니다. 데이터가 증가함에 따라 시스템은 자동으로 더 많은 리소스를 추가하여 수평적으로 확장할 수 있으므로, 과도한 워크로드에서도 우수한 성능을 유지할 수 있습니다.
Vearch란 무엇인가요? 개요 및 핵심 기술
Vearch는 빠르고 효율적인 유사도 검색이 필요한 AI 애플리케이션을 구축하는 개발자를 위한 도구입니다. 이는 마치 강화된 데이터베이스와 같지만, 일반 데이터를 저장하는 대신 많은 최신 AI 기술을 구동하는 까다로운 벡터 임베딩을 처리하도록 만들어졌습니다.
Vearch의 가장 멋진 점 중 하나는 하이브리드 검색입니다. 벡터로 검색할 수 있고(유사한 이미지나 텍스트를 찾는 것을 생각해 보세요), 숫자나 텍스트 같은 일반 데이터로 필터링할 수도 있습니다. 따라서 “이 제품과 비슷하지만 전자제품 카테고리에 속하고 $500 미만인 제품 찾기”와 같은 복잡한 검색을 수행할 수 있습니다. 속도도 빠릅니다. 수백만 개의 벡터로 이루어진 코퍼스에서 밀리초 단위로 검색할 수 있습니다.
Vearch는 필요에 따라 성장하도록 설계되었습니다. 여러 컴퓨터가 함께 작업하는 팀과 같은 클러스터 구성을 사용합니다. 메타데이터 관리부터 데이터 저장 및 계산까지 서로 다른 작업을 처리하는 다양한 유형의 노드(master, router 및 partition server)가 있습니다. 이를 통해 Vearch는 데이터가 증가함에 따라 확장 가능하고 안정적으로 운영될 수 있습니다. 더 많은 데이터나 트래픽을 처리하기 위해 큰 어려움 없이 더 많은 머신을 추가할 수 있습니다.
개발자를 위해 Vearch에는 작업을 더 쉽게 만들어 주는 유용한 기능들이 있습니다. 인덱스에 데이터를 실시간으로 추가할 수 있어 검색 결과가 항상 최신 상태로 유지됩니다. 단일 문서에서 여러 벡터 필드를 지원하므로 복잡한 데이터에 유용합니다. 빠른 개발과 테스트를 위한 Python SDK도 있습니다. Vearch는 인덱싱 방법(IVFPQ 및 HNSW)에 유연하며 CPU 및 GPU 버전을 모두 지원하므로 특정 하드웨어와 사용 사례에 맞게 최적화할 수 있습니다. 추천 시스템, 유사 이미지 검색 또는 빠른 유사도 매칭이 필요한 AI 앱을 구축하든, Vearch는 이를 효율적으로 구현할 수 있는 도구를 제공합니다.
주요 차이점
검색 방법론
Zilliz Cloud와 Vearch는 벡터 검색 구현에 서로 다른 접근 방식을 취합니다. Zilliz Cloud는 AutoIndex 기술을 사용해 데이터와 사용 사례를 기반으로 최적의 인덱싱 방법을 자동으로 선택합니다. 빠른 유사도 검색을 위해 IVF와 그래프 기반 기술을 결합합니다.
Vearch는 여러 인덱싱 방법, 특히 IVFPQ와 HNSW를 지원하며, CPU와 GPU 구현 중 선택할 수 있게 해줍니다. 이는 더 많은 제어권을 제공하지만, 특정 사용 사례에 맞게 성능을 최적화하려면 더 많은 기술 지식이 필요합니다.
데이터 처리
Zilliz Cloud는 하이브리드 검색 기능에서 뛰어나며, 단일 쿼리에서 텍스트 임베딩, 이미지 벡터 및 기타 데이터 유형을 검색할 수 있습니다. 다양한 머신러닝 모델을 수용하기 위해 여러 유사도 메트릭(Cosine, Euclidean, Inner Product)을 지원합니다.
Vearch도 벡터 검색과 기존 필터링 옵션을 결합한 하이브리드 검색 기능을 제공합니다. 숫자 범위나 텍스트 카테고리와 같은 필터를 적용하면서 벡터를 검색할 수 있습니다. 단일 문서에서 여러 벡터 필드를 지원하므로 복잡한 데이터 구조에 적합합니다.
확장성 및 성능
Zilliz Cloud는 자동 수평 확장을 통해 확장성을 처리합니다. 데이터나 워크로드가 증가하면 시스템이 성능을 유지하기 위해 리소스를 자동으로 추가합니다. 또한 계층형 스토리지를 구현하여 성능 저하 없이 접근 빈도가 낮은 데이터를 더 저렴한 스토리지 옵션으로 이동합니다.
Vearch는 서로 다른 작업을 위한 특화된 노드(master, router, partition server)를 갖춘 분산 아키텍처를 사용합니다. 이 설계는 증가한 데이터 양이나 트래픽을 처리하기 위해 더 많은 머신을 추가하여 확장할 수 있게 해줍니다. 이 시스템은 수백만 개의 벡터를 밀리초 단위로 검색할 수 있어 대규모 애플리케이션에 적합합니다.
유연성과 맞춤화
Zilliz Cloud는 배포 옵션에서 유연성을 제공합니다. AWS, Azure 또는 Google Cloud 전반에서 완전 관리형 서비스로 사용하거나 자체 클라우드 계정(BYOC)을 가져와 사용할 수 있습니다. 또한 이 플랫폼은 업데이트 속도와 데이터 일관성 간의 균형을 맞추기 위해 조정 가능한 일관성 수준을 제공합니다.
Vearch는 개발자에게 시스템 구성에 대한 더 직접적인 제어권을 제공합니다. 인덱싱 방법을 세밀하게 조정하고 CPU/GPU 구현 중에서 선택할 수 있습니다. 실시간 데이터 업데이트를 지원하여 데이터가 변경됨에 따라 검색 결과가 최신 상태로 유지되도록 합니다.
통합 및 생태계
오픈 소스 Milvus 엔진을 기반으로 구축된 Zilliz Cloud는 해당 생태계의 통합 및 커뮤니티 지원의 이점을 누립니다. 이 플랫폼은 인프라 관리를 대신 처리하는 관리형 서비스를 제공하는 데 중점을 둡니다.
Vearch는 개발 및 테스트를 위한 Python SDK를 제공하여 Python 개발자가 쉽게 접근할 수 있게 합니다. 그러나 문서는 관리형 서비스보다는 직접 구현 세부 사항에 더 초점을 맞춥니다.
사용 편의성
Zilliz Cloud는 자동화를 통해 사용 편의성을 우선시합니다. AutoIndex 기술은 매개변수를 수동으로 조정하거나 인덱스 유형을 비교할 필요를 없애줍니다. 관리형 서비스라는 특성상 인프라 관리를 처리할 필요가 없습니다.
Vearch는 더 많은 직접 관리가 필요하지만 시스템 동작에 대한 더 직접적인 제어를 제공합니다. Python SDK와 같은 유용한 도구를 제공하지만, 성능을 최적화하려면 더 많은 기술 전문성이 필요합니다.
비용 고려 사항
Zilliz Cloud는 계층형 스토리지와 유연한 컴퓨팅 리소스 할당을 통해 비용 최적화를 구현합니다. 무거운 처리에는 더 강력한 인스턴스를 사용하고 간단한 쿼리에는 더 가벼운 인스턴스를 사용하여 리소스를 워크로드 요구 사항에 맞출 수 있습니다.
Vearch는 자체 관리형 솔루션이므로 인프라 비용을 직접 처리해야 합니다. 기존 인프라 전문성을 갖춘 팀에게는 더 비용 효율적일 수 있지만, 리소스에 대한 더 적극적인 관리가 필요합니다.
보안 기능
Zilliz Cloud에는 암호화, 접근 관리 및 컴플라이언스 도구와 같은 엔터프라이즈급 보안 기능이 포함되어 있습니다. 관리형 서비스라는 특성상 보안 업데이트와 패치가 자동으로 처리됩니다.
Vearch의 보안 기능은 제공된 정보에 명시적으로 자세히 설명되어 있지 않으므로, 보안 구현은 인프라 수준에서 처리해야 할 수 있음을 시사합니다.
각 기술을 선택해야 하는 경우
Zilliz Cloud
Zilliz Cloud는 복잡한 인프라를 관리하지 않고도 대규모 AI 애플리케이션을 처리해야 하는 엔터프라이즈 환경에서 두각을 나타냅니다. 엔터프라이즈급 보안과 자동 확장이 필요한 추천 시스템, 콘텐츠 유사도 엔진 또는 이미지 검색 애플리케이션을 구축하는 조직에 적합한 선택입니다. 이 플랫폼은 데이터베이스 관리보다 AI 기능 개발에 집중하고자 하는 팀, 또는 일관된 성능으로 여러 클라우드 제공업체에 배포해야 하는 경우에 특히 잘 작동합니다.
Vearch
Vearch는 팀이 벡터 검색 구현을 세밀하게 제어해야 하고 이를 최적화할 기술 전문성을 갖춘 시나리오에 가장 적합합니다. 빈번한 재고 변경이 있는 이커머스 플랫폼이나 새로운 콘텐츠를 즉시 인덱싱해야 하는 미디어 플랫폼처럼 특정 성능 요구 사항을 갖춘 실시간 업데이트가 필요한 애플리케이션에 이상적입니다. Vearch는 이미 구축된 인프라를 보유하고 있으며 관리형 서비스로 이전하지 않고 벡터 검색 기능을 통합하려는 팀에도 적합합니다.
결론
Zilliz Cloud는 관리형 서비스 접근 방식, 자동 최적화 기능, 엔터프라이즈급 보안 제어에서 두각을 나타냅니다. 정교한 AI 애플리케이션에 필요한 도구를 제공하면서 인프라 복잡성을 제거합니다. 반면 Vearch는 시스템 동작에 대한 더 직접적인 제어와 실시간 업데이트 기능을 제공하므로, 벡터 검색 구현을 세밀하게 조정하려는 팀에 적합합니다. 선택은 팀의 기술 전문성, 확장 요구 사항, 관리형 서비스를 선호하는지 또는 직접 제어를 선호하는지에 맞춰야 합니다. 데이터 볼륨, 업데이트 빈도, 보안 요구 사항, 자동 최적화 같은 기능이 필요한지 또는 수동 구성을 선호하는지를 고려하세요.
Zilliz Cloud와 Vearch의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기반으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국, 자체 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 결정하는 데 핵심이 될 것입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하며, 자신의 사용 사례에 맞는 것을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 통해 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 제공되므로 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요. 이를 통해 당사의 벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에 대한 성능 결과를 얻을 수 있습니다.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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